摘要： 条件异方差是金融时间序列变量的典型特征。本文主要是根据深圳、上海股票市场的指数数据，采用GARCH-M模型和门限ARCH（TARCH）模型分析了2011年6月至2015年3月中国股票市场收益率的波动特征，相比之下，可以发现上海、深圳两个股票市场相比较，市场的波动主要是受到上海股票市场的新利好消息的影响，且上海股票市场的内在不确定性高于深圳股票市场。上海和深圳股市具有不同的杠杆效应。当有“好消息”时，深圳股票市场的影响大于上海；当有“不好的消息”时，上海股票市场的影响大于深圳。

关键词：ARCH模型；条件异方差；GARCH模型；沪深股市

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摘要

Abstract 

一、引言   1

‌‌‌‍‍‍（一）‍研究背景   1

（二）研究目的   2

（三）研究的分析方法   2

（四）文章框架结构   3

二、GARCH模型相关理论   3

（一）ARCH模型  3

1.ARCH模型提出的背景  3

2.ARCH模型的定义  3

3.ARCH模型的特征  4

4.ARCH模型的缺点  5

（二）GARCH模型   5

1.GARCH模型的定义   5

2.GARCH(1,1)模型  5

3.GARCH模型的特征   6

4.GARCH(r,s)模型的缺点  6

（三）GARCH模型的其它拓广   6

1.E-GARCH模型   6

2.TARCH模型   7

三、沪深股市日收益率的数据特征  8

（一）收益率的非正态性  9

（二）波动的集聚性  9

（三）杠杆效应比较  10

四、沪深股市指数收益率波动的实证检验  10

（一）沪深指数收益率的GARCH-M模型分析  10

（二）门限 ARCH(TARCH)模型   11

五、结论   12

参考文献   14

致谢   15